問答系統 (Question Answering)

問答系統 (Question Answering, 簡稱 QA) 是人工智慧 (AI) 領域的一個分支，結合了自然語言處理 (NLP) 和資訊檢索 (Information Retrieval, IR) 的技術。

它的基本定義是：

讓電腦能夠直接回答使用者以自然語言（例如：中文、英文）提出的問題，而不是像傳統搜尋引擎那樣只提供相關的文件列表。

簡單來說，當你問一個問題時，問答系統會嘗試理解你的問題意圖，然後從大量的資訊來源中找出最相關、最精確的答案，並以自然語言的形式直接回覆給你。

傳統搜尋引擎：你輸入關鍵字，它會回傳一系列可能包含答案的網頁連結。你仍需要點擊連結，自行在文件中尋找答案。問答系統：你輸入一個完整的問句（例如：「艾菲爾鐵塔有多高？」），它會直接給你一個簡潔明瞭的答案（例如：「艾菲爾鐵塔高330公尺。」）。

問題理解 (Question Understanding)：利用自然語言理解 (NLU) 技術，分析問題的語法結構、詞彙意義、問題類型（例如：事實性問題、定義性問題、原因性問題、如何操作的問題等）以及用戶的真正意圖。這可能涉及命名實體識別（例如：辨識問題中的人名、地名）、詞性標註、句法分析等。資訊檢索 (Information Retrieval)：根據理解的問題，從大量的知識來源（如：網路上的文本、資料庫、維基百科、企業內部文件等）中，檢索出可能包含答案的相關段落、句子或文件。這一步驟類似於搜尋引擎，但目標更精確。答案抽取/生成 (Answer Extraction/Generation)：從檢索到的相關資訊中，精確地定位並提取出問題的答案。如果是抽取式問答 (Extractive QA)，系統會直接從文本中找出一個片段作為答案。如果是生成式問答 (Generative QA)，系統會利用自然語言生成 (NLG) 技術，根據多個來源的資訊綜合歸納，生成一個新的、語義連貫的答案。大型語言模型 (LLMs) 在這方面表現出色。

封閉領域問答 (Closed-Domain QA)：系統的知識來源和問題範圍被限定在一個特定領域（例如：醫療問答系統、法律問答系統、某公司產品說明問答）。這類系統通常能提供更精準的答案，因為其知識庫較為專精。開放領域問答 (Open-Domain QA)：系統的知識來源和問題範圍不受限制，可以回答任何通用領域的問題（例如：您現在正在使用的 Gemini、Google 搜尋框中的精選摘要）。這類系統需要處理的資訊量龐大且複雜。閱讀理解式問答 (Reading Comprehension QA)：給定一段文本和一個問題，系統的任務是從這段文本中找出答案。這通常用於測試模型對文本的理解能力。

智能客服/聊天機器人：用戶提問，系統直接給出答案，提升服務效率。知識庫查詢：企業內部知識庫的快速查詢，例如員工可以直接提問 HR 政策或技術問題。教育：學生可以向系統提問學習內容，獲得即時解釋。搜尋引擎優化：許多搜尋引擎（如 Google）已經在結果頁面中加入了問答功能，直接提供精簡的答案。智慧醫療：輔助醫生查詢病歷、藥物資訊或疾病知識。

總之，問答系統代表了人工智慧在理解人類語言和提供精確資訊方面的重大進步，是實現更自然、更有效人機互動的關鍵技術。